PENGEMBANGAN SISTEM PENCARIAN MULTI TEKS PADA …digilib.unila.ac.id/55798/3/SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf · sistem pencarian hadis ini memiliki fitur memperbaiki kesalahan ejaan

i

PENGEMBANGAN SISTEM PENCARIAN MULTI TEKS

PADA TUJUH KITAB HADIS

MENGGUNAKAN ALGORTIMA KNUTH-MORRIS-PRATT

(Skripsi)

Oleh

RAKA NURPANDI

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG

2019

i

ABSTRACT

DEVELOPMENT OF MULTI TEXT SEARCHING SYSTEM

IN THE SEVEN BOOKS OF HADITH

USING THE KNUTH-MORRIS-PRATT ALGORITHM

By

RAKA NURPANDI

At this moment the roles of technology had cleared away in all areas. It is also in

religious area. APJII noted that system searching service treaded on third level at

internet user activity in Indonesia Moslems which were user this service often

utilized searching services to do excavation of Hadith information. Consequently

by developing multitext searching system at seven Hadith books were hope that it

could help Moslems in finding information and valid law sourced. This developing

method searching system used Knuth-Morris-Pratt Algorithm. This algorithm was

one of string matching algorithm for using pattern in the text. This algorithm phase

had two steps to determine reshuffle value of pattern whereas searching was step to

determine pattern in the text. Besides, this Hadith searching system features to

correct spelling mistakes at keywords that entered by users. The totality of Hadith

which used was 52.618 Hadith. The main result got at Hadith searching system

which developed was system had been able to do searching multi words. System

ii

could display the result of Hadith search on 1 to 5 keywords entered by users.

Besides being able to display the results of relevant hadith searches, the system had

also been able to correct writing errors on keywords. This searching system needed

relevant searching time with amount keywords and searched choise Hadith

increasingly was more many keywords and Hadith choise. So system would be

more longer to show the searching result.

Keywords: Hadith, String Matching, Spell Corrector, Knuth-Morris-Pratt

Algorithm.

iii

ABSTRAK



MENGGUNAKAN ALGORITMA KNUTH-MORRIS-PRATT

Oleh

RAKA NURPANDI

Saat ini peran teknologi sudah merambah ke seluruh bidang, tak terkecuali bidang

agama. Peran teknologi tersebut selaras dengan pertumbuhan pengguna internet

khususnya di Indonesia. APJII mencatat bahwa layanan sistem pencari menduduki

peringkat ketiga dalam aktivitas pengguna internet di Indonesia. Umat Muslim yang

merupakan pengguna layanan tersebut sering memanfaatkan layanan pencari dalam

melakukan penggalian informasi Hadis. Sehingga dengan mengembangkan sistem

pencarian multi teks pada tujuh kitab Hadis diharapkan dapat membantu umat

Muslim dalam menemukan informasi dan sumber hukum yang valid. Metode dalam

pengembangan sistem pencarian ini menggunakan Algortima Knuth-Morris-Pratt.

Algortima tersebut merupakan salah satu String Matching Algorithm untuk

menemukan kata kunci (pattern) di dalam suatu teks. Fase pencarian algorima ini

memiliki dua tahap, yaitu pre-processing dan searching. Pre-processing

merupakan tahap untuk menentukan nilai pergeseran suatu pattern, sedangkan

iv

searching ialah tahap dalam menemukan pattern di dalam suatu teks. Selain itu,

sistem pencarian hadis ini memiliki fitur memperbaiki kesalahan ejaan pada kata

kunci yang dimasukkan oleh pengguna. Total keseluruhan Hadis yang digunakan

adalah 52.618 Hadis. Hasil utama yang didapatkan pada sistem pencarian hadis

yang dikembangkan adalah sistem telah mampu melakukan pencarian multi teks.

Sistem dapat menampilkan hasil pencarian Hadis pada 1 hingga 5 kata kunci yang

dimasukkan pengguna. Selain dapat menampilkan hasil pencarian Hadis yang

relevan, sistem juga telah mampu memperbaiki kesalahan penulisan pada kata

kunci. Sistem pencarian ini memerlukan waktu pencarian yang selaras dengan

jumlah kata kunci dan pilihan hadis yang dicari. Semakin banyak kata kunci dan

semakin banyak pilihan hadis, maka sistem semakin lama dalam menampilkan hasil

pencarian.

Kata kunci: Hadis, String Matching, Spell Corrector, Algortima Knuth-Morris-

Pratt.



MENGGUNAKAN ALGORTIMA KNUTH-MORRIS-PRATT

Oleh

RAKA NURPANDI

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar

SARJANA ILMU KOMPUTER

Pada

Jurusan Ilmu Komputer

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG

2019

viii

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan pada tanggal 15 Desember 1997 di

Kotabumi, Lampung Utara. Penulis merupakan anak kedua

dari dua bersaudara dengan Ibu bernama Rustiawati dan

Ayah bernama Waspan. Penulis menempuh pendidikan

formal pertama kali di Raudhatul Athfal Nurul Huda

Madukoro pada tahun 2002 hingga 2003. Selanjutnya

penulis melanjutkan studi di SD Negeri 01 Madukoro Baru pada tahun 2003 hingga

2009. Pendidikan Sekolah Menengah Pertama di SMP Negeri 6 Kotabumi mulai

tahun 2009 hingga 2012. Selanjutnya pada tahun 2012 sampai 2015 penulis

menempuh studi di SMA Negeri 2 Kotabumi.

Pada tahun 2015 penulis terdaftar sebagai mahasiswa Jurusan Ilmu Komputer

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) Universitas Lampung

melalui jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN). Pada

bulan Januari hingga Maret 2018, penulis melakukan kerja praktik di Dinas

Komunikasi dan Informatika Kabupaten Lampung Utara selama 40 hari.

Selama menjalani peran mahasiswa, penulis aktif dalam beberapa kegiatan

diantaranya:

ix

1. Unit Kegiatan Mahasiswa Fakultas (UKMF) Natural FMIPA Universitas

Lampung dengan menjabat sebagai Magang pada tahun 2015, Reporter Media

Online pada periode 2015-2016, Redaktur Media Dalam Jaringan periode

2016, dan Pemimpin Redaksi pada periode 2017.

2. Peserta Karya Wisata Ilmiah (KWI) di Pekon Batutegi, Kecamatan Air

Naningan, Kabupaten Tanggamus pada Januari 2016.

3. Asisten Dosen dan Praktikum beberapa mata kuliah di Jurusan Ilmu Komputer

pada periode 2016-2017.

4. Koordinator Divisi Desain, Dekorasi, dan Dokumentasi pada pelaksanaan KWI

di Desa Margosari, Kecamatan Pagelaran Utara, Kabupaten Pringsewu pada

Januari 2017.

5. Penulis melaksanakan Kuliah Kerja Nyata Kebangsaan di Pekon Sinar

Sekampung, Kecamatan Air Naningan, Kabupaten Tanggamus, Provinsi

Lampung pada Juli 2018.

6. Penulis juga aktif sebagai Pemateri pada Pelatihan Dasar-Dasar Pemrograman

oleh Himpunan Mahasiswa Jurusan Ilmu Komputer tahun 2016, Pelatihan

Videografi dan Photoshop oleh Himpunan Mahasiswa Jurusan Biologi tahun

2017, Pelatihan Jurnalistik Tingkat Dasar tahun 2017 oleh UKMF Natural,

Pelatihan Desain dan Editing Video oleh Ikatan Mahasiswa Lampung Timur

tahun 2018, dan Sekolah Media oleh Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM)

FMIPA Universitas Lampung tahun 2018. Selain itu, penulis juga menjadi Juri

dalam lomba World Environment Day Article Contest yang diselenggarakan

oleh BEM FMIPA Universitas Lampung tahun 2017.

x

MOTTO

"Barang siapa yang bersungguh sungguh, sesungguhnya kesungguhan tersebut untuk kebaikan dirinya sendiri"

(Q.S. Al-Ankabut: 6)

"Harga kebaikan manusia adalah diukur menurut apa yang telah dilaksanakan atau diperbuatnya"

(Ali bin Abi Thalib)

"Kegagalan hanya terjadi bila kita menyerah." (Lessing)

"Tiadanya keyakinanlah yang membuat orang takut menghadapi tantangan; dan saya percaya pada diri saya

sendiri." (Muhammad Ali)

xi

PERSEMBAHAN

Puji dan syukur saya ucapkan kepada Allah SWT atas segala nikmat dan

karunia-Nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan.

Kupersembahkan karya ini untuk:

Ibundaku Rustiawati, dan Ayahku Waspan tersayang Terima kasih atas do’a, kasing sayang, perhatian, dan tetesan keringat

yang tak terhitung nilainya.

Kakak tercinta, Esawati Kartika Dewi Terima kasih telah menjadi teman berantem sejak kecil, dan telah

memberikan dukungan terbaik yang tak terlupakan.

Semua Teman Dekatku Terima kasih telah membersamai, memberikan saran dan motivasi terbaik

hingga saat ini.

Keluarga Ilmu Komputer 2015

Keluarga Natural

Universitas Lampung

xii

SANWACANA

Puji sukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT atas berkat rahmat dan hidayah-

Nya sehingga skripsi ini dapat diselesaikan. Skripsi dengan judul “Pengembangan

Sistem Pencarian Multi Teks Pada Tujuh Kitab Hadis Menggunakan Algoritma

Knuth-Morris-Pratt” adalah salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana Ilmu

Komputer di Universitas Lampung.

Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Kedua orang tua tercinta, Ibu Rustiawati dan Ayah Waspan, Kakakku

tersayang Esawati Kartika Dewi, dan seluruh Keluarga Besar yang selalu

memberikan do’a, dukungan, dan semangat kepada penulis.

2. Bapak Dwi Sakethi, S.Si., M.Kom., sebagai pembimbing utama yang telah

memberikan ide, saran, dan motivasi kepada penulis.

3. Bapak Ardiansyah, S.Kom., M.Kom., sebagai pembimbing kedua yang telah

memberikan ide, saran, dan motivasi kepada penulis.

4. Bapak Drs. Rd. Irwan Adi Pribadi, M.Kom., sebagai pembahas yang telah

memberikan saran kepada penulis dalam perbaikan penulisan skripsi.

5. Bapak Prof. Warsito, S.Si., D.E.A., Ph.D., sebagai Dekan FMIPA Universitas

Lampung.

6. Bapak Dr. Ir. Kurnia Muludi, M.S.Sc., selaku Ketua Jurusan Ilmu Komputer

Universitas Lampung.

xiii

7. Bapak Didik Kurniawan, S.Si., M.T., sebagai Sekretaris Jurusan Ilmu

Komputer Universitas Lampung.

8. Bapak Febi Eka Febriansyah, S.T., M.T., sebagai Pembimbing Akademik

selama penulis menjadi Mahasiswa Ilmu Komputer Universitas Lampung.

9. Bapak dan Ibu Dosen Jurusan Ilmu Komputer yang telah memberikan ilmu

selama penulis menjadi mahasiswa.

10. Ibu Ade Nora Maela, Kak Zainuddin, dan Mas Ardi Novalia yang telah

membantu segala urusan administrasi di Jurusan Ilmu Komputer.

11. Kak Desy Kartika Sari yang telah memberikan database Tujuh Kitab Hadis

kepada penulis.

12. Keluarga UKMF Natural FMIPA Universitas Lampung yang telah

memberikan semangat kepada penulis.

13. Sahabat sekelik sekaligus rekan kerja, Adji Pangestu dan Fahrul Efendi yang

selalu memberikan saran dan motivasi.

14. Teman berbagi keluh kesahku, Yudha, Akmal, Rahmad, Desti, Eliza, Sisil,

Sitros, Indri, Asti, Revi, Pipit, dan Ijul.

15. Teman kuliah malam sekaligus teman berpolitikku, Dimas Aji Sukma, Afan

Darmaji, dan Fernatdi Angger.

16. Teman sekaligus mentorku dalam menulis, Mba Umi, Mba Nora, dan Kak

Shela yang telah membimbingku dengan sabar.

17. Teman seperjuanganku satu kelas “Classic A” yang aku sayangi.

18. Keluarga Besar Ilmu Komputer 2015 yang tak bisa disebutkan satu per satu,

terimakasih atas kebersamaannya sejak awal mahasiswa baru.

xiv

19. Teman sekaligus adik-adikku, Bella, Indah, Maul, dan Dedek yang selalu

memberikan tawa saat bertemu.

20. Keluarga Himakom yang telah menjadi pasangan saat menjalani organisasi

kampus.

21. Teman-teman Asisten Dosen yang telah mengajari banyak hal dalam

penyampaian ilmu kepada praktikan.

22. Semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyelesaikan skripsi ini

yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

23. Almamater Tercinta.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini memiliki kekurangan, sehingga memerlukan

saran yang membangun agar menjadi lebih baik. Penulis berharap skripsi ini dapat

bermanfaat sebagai sumber informasi dan literatur bagi penulisan dan penelitian

karya ilmiah selanjutnya.

Bandar Lampung, 11 Februari 2019

Penulis

Raka Nurpandi

xv

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI .................................................................................................... xv

DAFTAR GAMBAR ...................................................................................... xix

DAFTAR TABEL .......................................................................................... xxii

DAFTAR KODE ........................................................................................... xxiv

I. PENDAHULUAN ......................................................................................... 1

A. Latar Belakang ........................................................................................ 1

B. Rumusan Masalah................................................................................... 4

C. Batasan Masalah ..................................................................................... 4

D. Tujuan ..................................................................................................... 5

E. Manfaat ................................................................................................... 5

II. TINJAUAN PUSTAKA ................................................................................ 6

A. Sistem ..................................................................................................... 6

B. Search Engine ......................................................................................... 9

C. Hadis ..................................................................................................... 10

D. Spell Correction .................................................................................... 10

E. String Matching Algorithm ................................................................... 11

F. Algoritma Knuth-Morris-Pratt ............................................................. 12

G. Python ................................................................................................... 17

H. Hyper Text Markup Language .............................................................. 18

I. Django .................................................................................................. 18

J. Database ............................................................................................... 19

xvi

K. Apache .................................................................................................. 21

L. MariaDB Server .................................................................................... 21

M. Pengujian Sistem .................................................................................. 22

N. Black Box Testing ................................................................................. 22

O. Skala Likert ........................................................................................... 24

P. Penelitian Terkait .................................................................................. 26

III. METODOLOGI PENELITIAN ............................................................. 28

A. Tempat dan Waktu Penelitian............................................................... 28

B. Bahan dan Alat Penelitian .................................................................... 28

C. Kerangka Penelitian .............................................................................. 30

1. Permasalahan Penelitian ................................................................ 30

2. Analisis Pendekatan ....................................................................... 31

3. Identifikasi Masalah ...................................................................... 31

4. Pengajuan Solusi ........................................................................... 32

5. Validasi .......................................................................................... 32

D. Tahapan Penelitian ............................................................................... 32

1. Analisis Kebutuhan ....................................................................... 33

2. Studi Literatur ................................................................................ 33

3. Pengumpulan Data ......................................................................... 33

4. Implementasi ................................................................................. 33

5. Pengujian ....................................................................................... 33

E. Implementasi Algoritma Knuth-Morris-Pratt ...................................... 34

1. Pre-Processing Algorithm ............................................................. 34

2. Searching The Pattern ................................................................... 36

F. Implementasi Spelling Corrector ......................................................... 43

1. Selection Mechanism ..................................................................... 43

2. Candidate Model ........................................................................... 44

3. Language Model ............................................................................ 45

G. Pengujian .............................................................................................. 45

H. Term Frequency .................................................................................... 46

xvii

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN .................................................................. 47

A. Hasil ...................................................................................................... 47

B. Implementasi Kode Program ................................................................ 48

1. Algoritma Knuth-Morris-Pratt ...................................................... 48

2. Norvig Spelling Corrector ............................................................. 61

3. Term Frequency ............................................................................. 65

C. Implementasi Sistem............................................................................. 66

1. Versi Pertama ................................................................................ 66

2. Versi Kedua ................................................................................... 67

3. Versi Ketiga ................................................................................... 69

4. Versi Keempat ............................................................................... 69

5. Versi Kelima .................................................................................. 70

D. Hasil Kinerja Sistem ............................................................................. 71

1. Hasil Pencarian .............................................................................. 71

2. Waktu Pencarian ............................................................................ 74

E. Implementasi Antarmuka ..................................................................... 76

1. Antamuka Halaman Utama ........................................................... 76

2. Antarmuka Halaman Hasil Pencarian ........................................... 77

F. Pengujian Fungsional Sistem................................................................ 83

G. Pengujian Non Fungsional Sistem ........................................................ 85

1. Browser ......................................................................................... 88

2. Pencarian Menggunakan Satu Kata ............................................... 88

3. Pencarian Menggunakan Dua Kata ............................................... 90

4. Pencarian Menggunakan Tiga Kata ............................................... 91

5. Pencarian Menggunakan Empat Kata ........................................... 92

6. Pencarian Menggunakan Lima Kata ............................................. 93

7. Waktu Pencarian Menggunakan Satu Kata ................................... 94

8. Waktu Pencarian Menggunakan Dua Kata .................................... 95

9. Waktu Pencarian Menggunakan Tiga Kata ................................... 96

10. Waktu Pencarian Menggunakan Empat Kata ................................ 97

11. Waktu Pencarian Menggunakan Lima Kata .................................. 97

12. Tulisan Ayat Hadis ........................................................................ 98

13. Tulisan Terjemah Hadis ................................................................ 99

14. Perbaikan Ejaan Pada Satu Kata .................................................. 100

xviii

15. Perbaikan Ejaan Pada Dua Kata .................................................. 101

16. Perbaikan Ejaan Pada Tiga Kata ................................................. 102

V. SIMPULAN DAN SARAN ...................................................................... 104

A. Simpulan ............................................................................................. 104

B. Saran ................................................................................................... 105

DAFTAR PUSTAKA..................................................................................... 106

xix

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

1. Tampilan Halaman Hasil Pencarian Pada Sistem Pencarian Tujuh Kitab

Hadis. ............................................................................................................. 3

2. Kerangka Penelitian. .................................................................................... 30

3. Tahap Penelitian. .......................................................................................... 32

4. Versi kedua sistem pencarian Hadis. ............................................................ 68

5. Versi ketiga sistem pencarian Hadis. ........................................................... 69

6. Versi keempat sistem pencarian Hadis. ........................................................ 70

7. Versi kelima sistem pencarian Hadis. .......................................................... 71

8. Total hasil pencarian .................................................................................... 72

9. Waktu pencarian. .......................................................................................... 74

10. Antarmuka halaman utama. ........................................................................ 77

11. Antarmuka halaman hasil pencarian. ......................................................... 78

12. Bagian antarmuka halaman hasil pencarian. .............................................. 79

13. Browser yang digunakan oleh responden. .................................................. 88

14. Hasil pengujian responden menggunakan satu kata. .................................. 89

15. Hasil pencarian menggunakan satu kata. ................................................... 89

xx

16. Hasil pengujian responden menggunakan dua kata. .................................. 90

17. Hasil pencarian menggunakan dua kata. .................................................... 91

18. Hasil pengujian responden menggunakan tiga kata. .................................. 91

19. Hasil pencarian menggunakan tiga kata. .................................................... 92

20. Hasil pengujian responden menggunakan empat kata. .............................. 92

21. Hasil pencarian menggunakan empat kata. ................................................ 93

22. Hasil pengujian responden menggunakan lima kata. ................................. 93

23. Hasil pencarian menggunakan lima kata. ................................................... 94

24. Waktu pencarian menggunakan satu kata. ................................................. 95

25. Waktu pencarian menggunakan dua kata. .................................................. 96

26. Waktu pencarian menggunakan tiga kata. .................................................. 96

27. Waktu pencarian menggunakan empat kata. .............................................. 97

28. Waktu pencarian menggunakan lima kata. ................................................. 98

29. Penilaian responden terhadap ayat Hadis. .................................................. 99

30. Ayat Hadis pada hasil pencarian. ............................................................... 99

31. Penilaian responden terhadap terjemah Hadis. ......................................... 100

32. Terjemah Hadis pada hasil pencarian. ...................................................... 100

33. Penilaian responden terhadap perbaikan satu kata. .................................. 101

34. Hasil koreksi sistem pada satu kata. ......................................................... 101

35. Penilaian responden terhadap perbaikan dua kata. ................................... 102

36. Hasil koreksi sistem pada dua kata. .......................................................... 102

xxi

37. Penilaian responden terhadap perbaikan tiga kata. .................................. 103

38. Hasil koreksi sistem pada tiga kata. ......................................................... 103

xxii

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman

1. Pencocokan Pattern ke dalam Text .............................................................. 37

2. Mencocokkan Pattern ke Text pada indeks 0 ............................................... 37




6. Mencocokkan Pattern ke Text pada i = 4 dan j = 3 ...................................... 39




10. Mencocokkan Pattern ke Text pada i = 5 dan j = 0 .................................... 41






16. Iterasi 1 Pre-Processing ............................................................................. 50

xxiii



19. Iterasi 4 Pre-Processing. ............................................................................ 51

20. Iterasi 5 Pre-Processing. ............................................................................ 52

21. Iterasi 1 searching ...................................................................................... 54









30. Iterasi 10 searching .................................................................................... 58





35. Daftar pengujian blackbox (equivalence partitioning) ............................... 83

36. Hasil penilaian kuesioner ........................................................................... 86

37. Persentase penilaian masing-masing pertanyaan ....................................... 87

xxiv

DAFTAR KODE

Kode Halaman

1. Pseudocode Pre-Processing. ................................................................................... 35

2. Pseudocode Searching the Pattern .......................................................................... 36

3. Psedocode Selection Mechanism............................................................................. 44

4. Pseudocode Candidate Model ................................................................................. 44

5. Pseudocode Language Model ................................................................................. 45

6. Pre-Processing ........................................................................................................ 49

7. Searching. ............................................................................................................... 53

8. Norvig Spelling Corrector. ...................................................................................... 61

9. Term Frequency. ..................................................................................................... 66

10. Versi pertama sistem pencarian Hadis.................................................................. 66

11. Controller halaman utama. .................................................................................... 77

12. Controller halaman hasil pencarian....................................................................... 79

1

I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Revolusi industri saat ini sudah menapaki Era Ke Empat, dimana perangkat

digital dapat saling berkaitan satu sama lain. Revolusi ini membawa gaya hidup

baru dengan memberikan inovasi besar dalam berbagai bidang kehidupan,

seperti super komputer ataupun robot pintar. Dalam bidang teknologi, beragam

aplikasi yang tersebar dengan fasilitas internet memberikan kemudahan dalam

mengerjakan pekerjaan. Dengan adanya peran teknologi tersebut, waktu, dan

jarak seakan dipangkas sehingga manusia dapat melakukan berbagai kegiatan

dari jarak jauh (Schwab, 2016).

Perkembangan revolusi tersebut tak lepas dari perkembangan internet dalam

menunjang keberadaan teknologi di dalamnya. Berdasarkan data dari Asosiasi

Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII), pengguna internet di Indonesia

pada tahun 2017 mencapai 143,26 juta jiwa dari total populasi penduduk

Indonesia sebesar 262 juta jiwa. Selain itu, jika melihat dari pertumbuhan

pengguna internet di Indonesia 5 tahun terakhir, total pengguna internet tahun

2013 sebesar 82 juta pengguna. Tahun 2014 sampai 2015 kembali naik hingga

88,1 juta dan 110,2 juta pengguna. Tahun 2016 lalu mencapai 132,7 juta

pengguna. Melihat dari data tersebut, kebutuhan internet khususnya di

2

Indonesia sangatlah besar, salah satunya adalah melakukan pencarian

informasi di internet.

Pengguna melakukan pencarian dengan berbagai macam kata kunci yang akan

dicari. Melihat dari data APJII, mesin pencari menjadi layanan ketiga

terpopuler di bawah layanan chatting dan social media. Sebanyak 74,84 persen

mengungguli layanan lihat gambar maupun lihat video. Itu artinya kehadiran

layanan sistem pencari merupakan kebutuhan utama saat memulai berselancar

di dunia maya, termasuk diantaranya oleh umat Muslim.

Umat Muslim dengan total populasi 1,5 miliar jiwa (Hackett et al., 2015) saling

berinteraksi tak hanya melalui percakapan langsung, namun juga sudah

memanfaatkan teknologi yang ada. Dalam pelaksanaaannya, telah banyak

menyisipkan teknologi ke sela-sela bidang, seperti dakwah yang dijalani oleh

umat Muslim di dunia. Saat melakukan dakwah tentunya akan menyampaikan

sumber hukum yang valid. Sumber hukum tersebut selain ada di Alquran,

terdapat pula di Hadis yang merupakan sumber hukum kedua setelahnya.

Sehingga dengan mengembangkan sistem pencarian tujuh Kitab Hadis

tentunya akan sangat membantu umat Muslim dalam menemukan sumber

hukum yang jelas dengan kemudahan akses yang diberikan.

Pengembangan sistem pencarian Hadis sebelumnya telah dikembangkan oleh

Agustina (2018), penelitian tersebut membahas mengenai optimasi pencarian

Hadis dalam empat kitab Hadis. Penelitian ini dilakukan untuk

menyempurnakan hasil pencarian dari suatu kata kunci. Pencarian dilakukan

dengan cara memberikan bobot pada masing-masing kata kunci yang akan

3

dicari. Dengan begitu, hasil pencarian Hadis dengan bobot besar akan tampil

dalam halaman pertama pencarian.

Penelitian terakhir yang berkaitan dengan sistem pencarian Hadis dimiliki oleh

Sari (2018). Penelitian tersebut membahas penggunaan Algoritma string

matching Knuth-Morris-Pratt untuk melakukan pencarian pada tujuh kitab

Hadis.

Gambar 1. Tampilan Halaman Hasil Pencarian Pada Sistem Pencarian Tujuh

Kitab Hadis.

Dengan menggunakan algoritma tersebut, pencarian Hadis dengan kata kunci

dapat dilakukan. Namun demikian, lama waktu pencarian sangat dipengaruhi

oleh panjang teks pada database, semakin panjang teks maka semakin lama

waktu yang dibutuhkan untuk mencari kata kunci. Selain itu, sistem ini belum

mampu melakukan pencarian multi teks. Sistem hanya terpaku pada satu

pattern kata kunci tanpa mencari kembali kata per kata. Saat ini mesin pencari

telah dilengkapi dengan fitur Spelling corrector. Fitur itu dibutuhkan untuk

mengoreksi kesalahan penulisan kata kunci. Namun pada penelitian

4

sebelumnya, sistem belum mampu menangani kesalahan pengetikan pada kata

kunci yang diketik oleh pengguna. Melihat hal ini, penulis akan

mengembangkan sistem pencarian Hadis multi teks pada tujuh kitab Hadis

menggunakan Algortima Knuth-Morris-Pratt.

B. Rumusan Masalah

Rumusan masalah yang akan diselesaikan pada penelitian ini yaitu:

1. Bagaimana mengimplementasikan Algoritma Knuth-Morris-Pratt dalam

pencarian multi teks pada tujuh kitab Hadis?

2. Bagaimana mendeteksi kesalahan penulisan kata kunci menggunakan

Norvig Spelling Corrector?

C. Batasan Masalah

Batasan masalah penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Penelitian ini akan melakukan pencarian multi teks pada tujuh kitab Hadis

yaitu Hadis Riwayat Ahmad, Bukhari, Ibnu Majah, Malik, Muslim, Nasa’i,

dan Tirmidzi.

2. Penelitian ini menggunakan Algoritma string matching Knuth-Morris-

Pratt.

3. Deteksi kesalahan penulisan kata kunci yang digunakan adalah Norvig

Spelling Corrector.

4. Pencarian Hadis menggunakan Bahasa Indonesia.

5. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python.

6. Sistem pencari Hadis dikembangkan menggunakan framework Django.

5

D. Tujuan

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Mengembangkan sistem pencarian muti kata pada tujuh kitab Hadis

menggunakan Algoritma string matching Knuth-Morris-Pratt.

2. Mengembangkan sistem pencarian Hadis yang dapat mendeteksi kesalahan

penulisan kata kunci menggunakan Norvig Spelling Corrector.

E. Manfaat

Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Memberikan kemudahan dalam pencarian Hadis sebagai salah satu

pedoman umat Muslim.

2. Memberikan informasi riwayat Hadis dari tujuh kitab Hadis.

6

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Sistem

Menurut Jogiyanto (2005), sistem merupakan sekumpulan elemen yang saling

terkait untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Komponen atau subsistem dari

sebuah sistem memiliki dua atau lebih komponen yang berkaitan untuk

berinteraksi satu sama lain.

Sistem memiliki dua kelompok pendekatan, yaitu sistem yang menekanan pada

prosedur dan sistem yang menekankan pada elemennya. Pendekatan sistem

yang menekankan pada prosedur merupakan suatu jaringan kerja dari prosedur-

prosedur yang saling berhubungan, berkelompok, dan bekerja sama untuk

melakukan kegiatan dalam menyelesaikan suatu sasaran tertentu.

Prosedur memiliki makna yakni urutan yang tepat dari tahapan-tahapan

instruksi yang menerangkan apa (what) yang harus dikerjakan, siapa (who)

yang mengerjakan, kapan (when) dikerjakan, dan bagaimana (how)

mengerjakannya. Sedangkan pendekatan yang menekankan pada komponen

atau elemen mendefinisikan sistem sebagai kumpulan dari elemen-elemen

yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu.

7

Jogiyanto menjelaskan lebih lanjut, suatu sistem memiliki sifat-sifat atau

karakteristik. Sifat-sifat tersebut diantaranya komponen-komponen

(components), batas sistem (boundary), lingkungan luar sistem (environments),

penghubung (interface), masukan (input), keluaran (output), pengolah

(process), dan sasaran (objectives) atau tujuan (goal). Penjelasan mengenai

komponen tersebut, yaitu:

1. Komponen Sistem

Suatu sistem dalam mencapai tujuan tertentu memiliki komponen-

komponen yang saling berkaitan dan bekerjasama membentuk satu

kesatuan. Komponen yang dimaksud ialah subsistem atau bagian-bagian

dari sistem. Setiap bagian-bagian sistem tersebut memiliki peran penting

untuk menjalankan suatu fungsi atau tugas tertentu dan mempengaruhi

proses sistem secara keseluruhan.

2. Batas Sistem

Batas sistem merupakan daerah yang membatasi antara sistem dengan

sistem lainnya, maupun dengan lingkungan luar sistem. Batas sistem

bertujuan agar ruang lingkup dari sistem tersebut terlihat dengan jelas.

3. Lingkungan Luar Sistem

Suatu sistem memiliki lingkungan luar sistem. Lingkungan luar sistem

adalah apapun yang berada di luar batas dari sistem sehingga

mempengaruhi operasi sistem.

4. Penghubung Sistem

Media penghubung antara suatu subsistem dengan subsistem lainnnya

disebut penghubung sistem. Media menghubungkan sumber daya

8

mengalir antar subsistem. Penghubung sistem berperan penting dalam

media penghubung agar subsistem dengan subsistem lainnya dapat

membentuk satu kesatuan.

5. Masukan Sistem

Masukan (input) ialah energi yang dimasukkan ke dalam sistem. Masukan

dapat berupa masukan perawatan dan masukan sinyal. Masukan perawatan

merupakan energi yang dimasukkan supaya sistem dapat berjalan.

Sedangkan masukan sinyal adalah energi yang diproses untuk

mendapatkan keluaran.

6. Keluaran Sistem

Keluaran (output) merupakan hasil energi yang diolah sehingga

menghasilkan keluaran yang berguna. Keluaran dapat berupa masukan

untuk subsistem yang lain.

7. Pengolah Sistem

Suatu sistem memiliki pengolah yang bertugas mengubah masukan

menjadi keluaran. Sistem akuntansi akan mengolah data-data transaksi

menjadi laporan-laporan keuangan dan laporan-laporan lain yang

dibutuhkan manajemen.

8. Sasaran Sistem

Suatu sistem pasti memiliki tujuan atau sasaran yang akan dicapai. Sasaran

sistem sangat menentukan sekali masukan yang akan diolah oleh sistem

dan dihasilkan keluaran oleh sistem. Jika suatu sistem tidak memiliki

sasaran, maka operasi sistem tidak akan berguna.

9

B. Search Engine

Seymour et al. (2011) mengungkapkan search engine adalah program

perangkat lunak yang mencari sekelompok situs web berdasarkan kata-kata

yang ditentukan sebagai istilah pencarian (kata-kata pencarian). Mesin telusur

melihatnya ke dalam database untuk menemukan informasi dari apa yang

dicari.

Mesin pencari merupakan perangkat yang digunakan untuk mencari informasi

dalam koleksi dokumen sistem. Pengguna hanya tinggal memasukkan kata-

kata kunci dari informasi yang dicari, dan dalam kurun waktu tertentu sistem

akan menampilkan hasil pencarian dari dokumen yang sesuai dengan

kebutuhan informasi pengguna (Mandala, 2006).

Metode dari pencarian teks diantaranya:

1. Keyword Searching

Sebagian mesin telusur melakukan pencarian menggunakan kata kunci.

Namun metode ini juga kerap menemui masalah yang disebut stemming.

2. Concept Searching

Sistem pencari berbasis konsep (concept searching) melakukan pencarian

dengan mencoba memahami apa yang dimaksud, bukan hanya apa yang

dikatakan. Konsep ini sudah banyak digunakan pada mesin telusur

terpopuler saat ini.

3. Meta Search Engine

Meta search engine adalah alat pencarian yang mengirimkan permintaan

pengguna kebeberapa mesin pencari lain. Hasil yang didapat akan

10

ditampilkan sesuai dengan sumbernya. Metode ini tidak memiliki database

halaman web (Seymour et al., 2011).

Mesin pencari harus memiliki tiga jenis kebutuhan dibalik kata kunci yang

dicari, diantaranya: informasi, navigasi, dan transaksi. Taknonomi tersebut

sangat penting untuk pengembangan pencarian web yang sukses. Tujuan

adalah untuk menangani secara efisien dari kueri dengan memahami apa yang

dimaksud dari kata kunci tersebut (Broder, 2002).

C. Hadis

Hadis merupakan sabda dan perbuatan Nabi Muhammad Shallallahu Alaihi

Wasallam yang diriwayatkan atau diceritakan oleh sahabat-sahabat Nabi untuk

menjelaskan dan menentukan hukum Islam (Sugono, 2008).

Menurut Zen dan Khairiyah (2014), Hadis ialah perkataan, perbuatan,

ketetapan, dan persetujuan dari Nabi Muhammad Shallallahu Alaihi Wasallam

yang dijadikan landasan hukum Islam. Kedudukan Hadis berada sebagai

sumber hukum kedua setelah Alquran.

D. Spell Correction

Zhu et al. (2012), mengungkapkan Spell Correction adalah suatu teknik dalam

mengubah kesalahan ejaan kata atau frasa yang benar. Skenario Spell

Correction dapat diterapkan dalam beragam kasus permasalahan, diantaranya:

pengeditan dokumen, pencarian suggestion, koreksi kata kunci, dan lain-lain.

11

Spell Correction berfungsi sebagai asisten yang membantu pengguna untuk

menghindari salah pengetikan.

Dalam proses Spell Correction, tak ada yang bisa mengetahui dengan pasti

kebenaran ejaan kata. Namun dengan menggunakan probabilitas, kesalahan

penulisan ejaan kata tersebut dapat dideteksi dari berbagai kandidat yang

terpilih (Norvig, 2007).

E. String Matching Algorithm

Algoritma merupakan prosedur komputasi yang mentransformasi sejumlah

input menjadi sejumlah output. Sebuah algoritma dikatakan benar jika untuk

setiap masukan menghasilkan keluaran yang benar pula (Purbasari, 2007).

Purwanto (2008) dalam bukunya berpendapat bahwa Algoritma merupakan

urutan operasi yang dilakukan terhadap data terorganisasi dalam struktur data.

Selain itu pula, Algoritma disebut sebagai program abstrak yang dapat

dieksekusi secara fisik oleh mesin.

Purwanto juga mengungkapkan bahwa string matching dalam Ilmu Komputer

adalah suatu metode yang digunakan untuk mencocokkan lambang atau huruf

(string) dalam suatu deret. Komputer akan mendapatkan satu pola atau deretan

pola yang diberikan.

String matching algorithm adalah komponen dasar yang digunakan dalam

implementasi perangkat lunak praktis yang ada pada sebagian besar sistem

operasi (Charras dan Lecroq, 2004).

12

Purwanto (2008) menyatakan jika Algoritma String Matching merupakan

metode yang dipakai untuk menemukan suatu keakuratan atau hasil dari satu

atau beberapa pola teks yang diberikan.

F. Algoritma Knuth-Morris-Pratt

Algoritma Knuth-Morris-Pratt digunakan untuk menemukan semua

kemungkinan dari panjang pattern dari sebuah teks, tanpa input kembali teks.

Algoritma ini hanya membutuhkan lokasi O(m) dari memori internal jika teks

dibaca dari berkas luar. Dasar dari terbentuknya algoritma ini dengan

berimajinasi menempatkan pattern ke dalam teks dan menggeser pattern

tersebut ke kanan dengan cara tertentu (Knuth et al., 1977).

Algortima Knuth Morris Pratt untuk memproses dua karakter (atau byte)

secara paralel, hal ini digunakan agar mempercepat proses pencocokan pattern

(Ambika et al., 2013).

Menurut Sarno et al. (2012), Algortima Knuth-Morris-Pratt merupakan proses

pencocokan string. Bila terjadi ketidakcocokan pada saat pattern sejajar

dengan teks [i..i + n-1], dianggap bahwa ketidakcocokan pertama terjadi antara

teks [i+j] dan pattern [j], dengan i<j<n. Berarti, teks[i..i+j]=pattern[0..j+1]

dan a=teks[i+j] tidak sama dengan b=pattern[j], ketika digeser.

Pencocokan string akan berjalan efisien bila ada tabel yang menentukan berapa

panjang untuk menggeser jika tidak terjadi kecocokan di karakter ke-j dari

pattern. Tabel tersebut harus memuat next[j] yang merupakan posisi karakter

pattern[j] setelah digeser, sehingga dapat menggeser pattern secara besar j-

13

next[j] relatif terhadap teks. Secara sistematis, langkah-langkah yang

dilakukan algoritma Knuth-Morris-Pratt pada saat pencocokan string ialah

sebagai berikut:

1. Algortima Knuth-Morris-Pratt mulai mencocokkan pattern dengan teks.

2. Dari kiri ke kanan, algortima akan mencocokkan karakter per karakter

pattern, dengan karakter di teks yang bersesuaian sampai salah satu kondisi

berikut terpenuhi:

a. Karakter di pattern dan di teks yang dibandingkan tidak cocok

(mismatch)

b. Semua karakter di pattern cocok. Kemudian algortima akan

memberitahukan penemuan di posisi ini.

Algorima kemudian menggeser pattern berdasarkan table next, lalu

menghitung langkah 2 sampai pattern berada diujung teks (Mandala dan

Waruwu, 2016).

Berikut merupakan proses dari algoritma Knuth-Morris-Pratt (Rahim et al.,

2017) untuk mencari sebuah kata dari teks, yaitu:

1. Diberikan sebuah variabel S bertipe string

2. Diberikan sebuah pattern dengan variabel P yang akan dicari dari teks di

atas.

3. Langkah pertama, membandingkan pattern P[1] dengan string S[1]

14

Pattern[1] tidak sama dengan S[1], lalu pattern akan bergeser satu posisi

ke kanan.

4. Langkah kedua, membandingkan pattern P[1] dengan string S[2]


ke kanan.

5. Langkah ketiga, membandingkan pattern P[1] dengan string S[3]

Pattern[1] tidak sama dengan S[3], lalu pattern akan pindah satu posisi ke

kanan.

6. Langkah keempat, membandingkan pattern P[1] dengan string S[4]


kanan.

15

7. Langkah kelima, membandingkan pattern P[1] dengan string S[5]


ke kanan.

8. Langkah keenam, membandingkan pattern P[1] dengan string S[6]


ke kanan.

9. Langkah ketujuh, membandingkan pattern P[1] dengan string S[7]


kanan.

10. Langkah kedelapan, membandingkan pattern P[1] dengan string S[8]

16


kanan.

11. Langkah kesembilan, membandingkan pattern P[1] dengan string S[9]


kanan.

12. Langkah kesepuluh, membandingkan pattern P[1] dengan string S[10]

Pattern[1] sama dengan S[10], karena ada kecocokan, algoritma Knuth-

Morris-Pratt akan menyimpan informasi ini, dan pattern tidak bergeser

namun melanjutkan membandingkan pattern[2] dengan S[11].

Pattern[1,2] cocok dengan S[10,11]. Karena sama, algoritma Knuth-

Morris-Pratt akan menyimpan informasi ini, dan pattern tidak bergeser

namun melanjutkan membandingkan pattern[3] dengan S[12].

17

Pattern[1,2,3] cocok dengan S[10,11,12]. Karena cocok, Algoritma

Knuth-Morris-Pratt akan menyimpan informasi ini, dan pattern tidak

bergeser namun melanjutkan membandingkan pattern[4] dengan S[14].

Pattern[1,2,3,4] cocok dengan S[10,11,12,13]. Karena cocok, algoritma

Knuth-Morris-Pratt akan menyimpan informasi ini, dan pattern tidak

bergeser namun melanjutkan membandingkan pattern[5] dengan S[15].

Namun karena jumlah pattern hanya empat huruf, maka pencarian

dihentikan dan hasilnya adalah pattern P cocok dengan sting S sebesar 100

persen.

G. Python

Python adalah bahasa pemrograman modern yang mudah dipelajari dan mudah

digunakan. Python juga merupakan bahasa pemrograman yang ideal, karena

menggabungkan sintaks yang jelas dan sederhana dengan dukungan untuk satu

set struktur kontrol dan tipe data bawaan yang kuat. Selain itu, Python

digunakan oleh banyak programmer profesional untuk menulis sistem

perangkat lunak yang kompleks (Miller, 2008).

18

H. Hyper Text Markup Language

Dokumen Hyper Text Markup Language (HTML) adalah file teks murni yang

dapat dibuat dengan editor teks sembarang. Dokumen ini dikenal sebagai web

page. File HTML ini berisi instruksi-instruksi yang kemudian diterjemahkan

oleh browser yang ada di komputer client (user) sehingga isi informasinya

dapat ditampilkan secara visual di komputer pengguna (Kustiyahningsih dan

Anamisa, 2011).

HTML dikenal sebagai standar bahasa yang digunakan untuk menampilkan

dokumen web. Hal-hal yang bisa dilakukan HTML yaitu:

1. Mengontrol tampilan dari web page dan kontennya.

2. Mempublikasikan dokumen secara online sehingga bisa diakses dari

seluruh dunia.

3. Membuat online form yang bisa digunakan untuk menangani pendaftaran,

transaksi secara online.

4. Menambahkan objek, seperti image, audio, video dan juga Java applet.

I. Django

Django adalah framework sumber terbuka dan gratis yang ditulis dengan

Python. Django memiliki pola arsitektur Model-View-Template (MVT).

Tujuan utama Django adalah untuk mempermudah pembuatan situs yang

kompleks dan didorong oleh database. Django menekankan reusability dan

pluggability dari komponen, sedikit kode, dan mudah dikembangkan dengan

19

cepat. Django juga menyediakan opsional untuk membuat halaman

administratif, seperti membaca, memperbarui dan menghapus antarmuka yang

dihasilkan secara dinamis dan dikonfigurasi melalui model admin (Holovaty

dan Moss, 2006).

J. Database

Menurut Connolly dan Begg (2005), database adalah kumpulan data yang

berhubungan secara logis dan dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi

dari sebuah organisasi.

Sedangkan menurut Whitten et al. (2004), database adalah kumpulan file yang

saling terkait. Tidak hanya kumpulan file, tetapi record pada setiap file harus

saling berhubungan untuk menyimpan file lain.

Basis data (database) merupakan suatu pengorganisasian sekumpulan data

yang saling terkait sehingga memudahkan aktivitas untuk memperoleh

informasi (Kadir, 2014).

Basis data (database) dibuat untuk mengatasi permasalahan yang terdapat pada

suatu sistem dengan menggunakan pendekatan berbasis kelas. Berbeda dengan

sistem berkas atau sistem file yang menyimpan data secara terpisah, sebuah

data pada basis data (database) tersimpan secara terintegrasi (Ariani dan

Shalahudin, 2011).

Ariani dan Shalahudin menambahkan, untuk mengelola basis data (database)

diperlukan sebuah perangkat lunak yang disebut Database Management

20

System (DBMS). DBMS merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk

menyimpan, mengelola, dan menampilkan data. Berikut merupakan komponen

penyusun utama dari sebuah basis data (database):

1. Hardware (Perangkat Keras)

Komponen ini berupa perangkat komputer standar, media penyimpan

sekunder dan media komunikasi untuk sistem jaringan.

2. Operating System (Sistem Operasi)

Komponen ini merupakan perangkat lunak yang berfungsi untuk

mengendalikan seluruh sumber daya dan melakukan operasi dasar dalam

sistem komputer.

3. Database (Basis Data)

Komponen ini merupakan basis data yang mewakili sistem tertentu untuk

dikelola. Sebuah sistem basis data bisa terdiri dari lebih dari satu basis data.

4. Database Management System

Komponen ini merupakan perangkat lunak yang digunakan untuk

mengelola basis data.

5. User (Pengguna sistem basis data)

Komponen ini merupakan orang yang berinteraksi dengan sistem basis

data, mulai dari perancang sampai dengan pengguna tingkat akhir.

6. Optional Software (Perangkat Lunak Opsional)

Komponen ini merupakan perangkat lunak pelengkap yang mendukung.

Bersifat abstraksi data pada sebuah basis data yang merupakan level

penjelasan cara untuk melihat data dalam sebuah sistem basis data. Pada

umumnya pengguna hanya mengerti bagaimana cara sebuah data dapat

21

terlihat tetapi tidak mengetahui bagaimana data tersebut disimpan dan

dipelihara. Abstraksi data pada basis data terdiri dari tiga level yaitu level

eksternal, level konseptual, dan level internal.

K. Apache

Menurut Delisle (2008), Apache adalah server web yang dapat dijalankan di

banyak sistem operasi (Unix, BSD, Linux, Microsoft Windows, dan Novell

Netware, serta platform lainnya) yang berguna untuk melayani dan

memfungsikan situs web. Protokol yang digunakan untuk melayani fasilitas

web/www ini mengunakan HTTP. Apache memiliki fitur-fitur canggih seperti

pesan kesalahan yang dapat dikonfigurasi, autentikasi berbasis basis data dan

lain-lain. Apache juga didukung oleh sejumlah antarmuka pengguna berbasis

grafik (GUI) yang memungkinkan penanganan server menjadi mudah.

Apache merupakan perangkat lunak sumber terbuka dikembangkan oleh

komunitas terbuka yang terdiri dari pengembang-pengembang di bawah

naungan Apache Software Foundation.

L. MariaDB Server

Server MariaDB adalah salah satu server basis data yang ada di dunia.

MariaDB Dibuat oleh pengembang asli My Structured Query Language

(MySQL) dan open source. MariaDB mengubah data menjadi informasi

terstruktur dalam beragam aplikasi, mulai dari perbankan hingga situs web.

MariaDB dikembangkan sebagai perangkat lunak open source dan sebagai

22

database relational yang menyediakan antarmuka SQL untuk mengakses data

(Dyer, 2015). Berdasarkan survei Stackoverflow (2018), MariaDB masuk

dalam jajaran sepuluh besar database yang paling banyak digunakan oleh

programmer dunia.

M. Pengujian Sistem

Pengujian sistem merupakan proses untuk mengecek apakah suatu perangkat

lunak yang dihasilkan sudah dapat dijalankan sesuai standar atau belum.

Pengecekan program aplikasi dilakukan dengan pengecekan input, pengecekan

proses dan pengecekan output (Yakub, 2012), yaitu:

a. Pengecekan input, meliputi kelengkapan item-item input, kemudahan

pengoperasian, kemudahan manipulasi data, dan pengendalian kesalahan.

b. Pengecekan proses, dilakukan sekaligus dengan pengecekan output

program.

c. Pengecekan output, meliputi pengecekan terhadap format dan bentuk-

bentuk laporan.

N. Black Box Testing

Pengujian black box merupakan suatu teknik pengujian perangkat lunak

dengan berfokus pada persyaratan fungsional. Pengujian black box

memungkinkan perekayasa perangkat lunak mendapatkan serangkaian kondisi

input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungsional untuk

suatu program. Pengujian black box berusaha menemukan kesalahan dalam

kategori yaitu:

23

1. Fungsi-fungsi yang tidak benar atau hilang.

2. Kesalahan interface.

3. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal.

4. Kesalahan kinerja.

5. Inisialisasi dan kesalahan terminasi.

Pengujian black box diaplikasikan selama tahap akhir pengujian karena black

box memperhatikan stuktur kontrol, maka perhatian berfokus pada domain

informasi (Pressman, 2010).

Equivalence Partitioning merupakan metode black box testing yang membagi

domain masukan dari program ke dalam kelas-kelas sehingga test case dapat

diperoleh. Equivalence Partitioning berusaha untuk mendefinisikan kasus uji

yang menemukan sejumlah jenis kesalahan, dan mengurangi jumlah kasus uji

yang harus dibuat. Kasus uji yang didesain untuk Equivalence Partitioning

berdasarkan pada evaluasi dari kelas ekuivalensi untuk kondisi masukan yang

menggambarkan kumpulan keadaan yang benar atau tidak. Kondisi masukan

dapat berupa spesifikasi nilai numerik, kisaran nilai, kumpulan nilai yang

berhubungan.

Ekuivalensi class dapat didefinisikan dengan panduan berikut:

1. Jika kondisi input menspesifikasikan kisaran/range, maka didefinisikan 1

yang valid dan 2 yang invalid untuk equivalence class,

2. Jika kondisi input memerlukan nilai yang spesifik, maka didefinisikan 1

yang valid dan 2 yang invalid untuk equivalence class,

24

3. Jika kondisi input menspesifikasikan anggota dan himpunan, maka

didefinisikan 1 yang valid dan 2 yang invalid untuk equivalence class,

4. Jika kondisi input adalah boolean, maka didefinisikan 1 yang valid dan 2

yang invalid untuk equivalence class (Pressman, 2010).

O. Skala Likert

Skala Likert adalah metode penskalaan pertanyaan sikap yang menggunakan

distribusi respon sebagai dasar penentuan nilai skalanya. Nilai skala setiap

pernyataan ditentukan oleh distribusi respon setuju dan tidak setuju dari

sekelompok responden yang bertindak sebagai kelompok uji coba (Azwar,

2011).

Skala Likert digunakan untuk mengukur pendapat dan sikap dari setiap

responden. Pada skala pengukuran ini dinyatakan dalam beberapa pilihan

jawaban seperti baik, tidak baik, sangat baik, dan lain-lain atau dapat berupa

nilai rentang antara 0-5, 1-5, 1-3, dan sebagainya dengan keterangan nilai mana

yang memiliki value tertinggi dan nilai mana yang memiliki value terendah.

Kelebihannya adalah responden dapat memberikan pendapat dan penilainnya

dengan pilihan yang sesuai, sehingga jawaban yang diberikan pun bervariasi,

mudah dibuat dan diterapkan. Kekurangannya adalah dengan banyak pilihan

yang diberikan kepada responden akan bingung terhadap jawaban atau

pendapat yang akan diberikan. Dengan banyaknya pilihan juga membutuhkan

waktu yang cukup lama untuk menjawab. Jawaban tidak tegas karena semua

25

jawaban didasarkan pada pendapat masing-masing responden (Islamiah,

2014).

Azwar menambahkan, Skala Likert berisi lima tingkat prefensi jawaban dengan

pilihan sebagai berikut:

1. Tidak setuju

2. Kurang Setuju

3. Cukup Setuju

4. Setuju

5. Sangat setuju

Penentuan kategori tersebut menggunakan rumus sebagai berikut:

𝑃 =𝑋𝑖

𝑛 𝑥 𝑁 𝑥 100%

Keterangan:

P = Persentase pernyataan,

Xi = Nilai kuantitatif total,

n = Jumlah responden,

N = Nilai kategori tertinggi.

Selanjutnya, penentuan interval per kategori digunakan rumus sebagai berikut:

𝐼 = 100%

𝐾

Keterangan:

I = Interval,

K = Kategori Interval.

26

P. Penelitian Terkait

Hasil penelitian yang relevan dengan penelitian ini adalah:

1. Penelitian dilakukan oleh Sidi (2017) mengenai pengembangan sistem

pencarian informasi pada Hadis Riwayat Bukhari. Penelitian ini bertujuan

untuk membantu pengguna dalam mencari Hadis riwayat Bukhari, serta

membangun sistem pencarian alternatif dari mesin pencari yang sudah ada.

Total data yang digunakan sebanyak 7008 data Hadis. Penelitian ini

menyimpulkan bahwa sistem pencarian dapat menampilkan nomor dan isi

Hadis sehingga memudahkan pengguna dalam mendapatkan informasi

Hadis. Selain itu, sistem database yang dibangun belum menggunakan

index.

2. Penelitian berjudul “Perbandingan Pencarian Hadis Dengan dan Tanpa

Index pada Sistem Pencarian Hadis Riwayat Imam Malik dan Bukhari”

oleh Ziyadurrohman dilakukan pada tahun 2017. Penelitian ini bertujuan

untuk membandingkan pengaruh penggunaan index dan tanpa index dalam

proses pencarian. Hadis riwayat Imam Malik dan Bukhari digunakan untuk

membandingkan pengaruh tersebut. Penelitian ini menarik kesimpulan

bahwa penggunaan index menunjukkan waktu yang dibutuhkan lebih cepat

jika dibandingkan tanpa menggunakan index. Hal ini terlihat dari lama

waktu sistem dalam melakukan pencarian ke dalam database.

3. Penelitian sebelumnya juga dilakukan oleh Agustina tahun 2018. Optimasi

pencarian Hadis dalam empat kitab Hadis dilakukan bertujuan untuk

mengoptimalkan proses pencarian pada empat kitab Hadis sehingga

membantu pengguna menemukan informasi. Dalam penelitian ini,

27

Agustina melakukan pembobotan tiap kata yang dicari agar hasil pencarian

terletak pada halaman pertama. Hasil yang didapat, sistem yang

dikembangkan sudah cukup optimal dalam melakukan pencarian Hadis.

4. Penelitian oleh Sari pada 2018 lalu juga membahas mengenai sistem

pencari Hadis. Topik yang diteliti mengenai pengembangan sistem

pencarian dari tujuh kitab Hadis menggunakan algortima Knuth-Morris-

Pratt. Tujuannya untuk mengimplementasikan algorima pencarian string

Knuth-Morris-Pratt dalam melakukan pencarian dari tujuh kitab Hadis.

Dari hasil penelitian ini disimpulkan bahwa sistem ini dapat menampilkan

isi Hadis berdasarkan orang yang meriwayatkan Hadis (perawi). Data yang

digunakan pada penelitian ini menggunakan kitab Ahmad dengan jumlah

data 26.363 Hadis, kitab An-nasa’i dengan jumlah data 5.662 Hadis, kitab

Bukhari dengan jumlah data 7.008 Hadis, kitab Ibnu Majah dengan jumlah

data 4.332 Hadis, kitab Malik dengan jumlah data 1.594 Hadis, kitab

Muslim dengan jumlah data 5.362 Hadis, dan kitab Tirmidzi dengan jumlah

data 3.891 Hadis. Selain itu, disimpulkan pula bahwa panjang teks dari

database dan pattern yang dicari akan mempengaruhi lama waktu

pencarian.

28

III. METODOLOGI PENELITIAN

A. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan

Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung. Waktu penelitian dilakukan

pada Semester Ganjil Tahun Ajaran 2018/2019 dengan sumber Hadis didapat

dari Al-Islam dan Hadis Bot pada aplikasi Telegram.

B. Bahan dan Alat Penelitian

Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Hadis. Berikut penulis

jabarkan data Hadis yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:

1. Kitab Ahmad dengan jumlah 26.363 Hadis.

2. Kitab Bukhari dengan jumlah 7.008 Hadis.

3. Kitab Ibnu Majah dengan jumlah 4.332 Hadis.

4. Kitab Malik dengan jumlah 1.594 Hadis.

5. Kitab Muslim dengan jumlah 5.362 Hadis.

6. Kitab Nasa’i dengan jumlah 5.662 Hadis.

7. Kitab Tirmidzi dengan jumlah 3.891 Hadis.

Total keseluruhan pada tujuh kitab Hadis adalah 52.618 Hadis. Hadis tersebut

didokumentasikan ke dalam sebuah database. Database Hadis tersebut berasal

29

dari Sari (2018) yang telah mendokumentasikan tujuh kitab Hadis ke dalam

database. Masing-masing perawi dimasukkan dalam sebuah tabel. Selain itu,

peneliti juga menggunakan data training yang dari beberapa sampel isi Hadis

Indonesia berdasarkan masing-masing perawi. Data training tersebut

didokumentasikan ke dalam file txt. Jumlah data training yang peneliti

gunakan sebesar 15.826 kata.

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan hardware dan software yang

berguna untuk mendukung dan menunjang pelaksanaan penelitian, yaitu:

1. Perangkat keras (Hardware)

Perangkat keras yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah 1

unit Notebook dengan spesifikasi:

a. Processor AMD Quad-Core A10-8700P 2,3 GHz

b. Display: 15.6 inci, IPS FHD (1080x640)

c. Memori 4GB RAM

d. VGA: ATI Radeon R6

e. Storage: 1 TB HDD

2. Perangkat lunak (Software)

Perangkat lunak yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah :

a. Sistem operasi: Windows 10 Education

b. Web browser: Mozilla Firefox

c. Program editor: Visual Studio Code

d. Database server: MariaDB

e. Web server: Apache 2.4

30

f. Bahasa pemrograman: Python 3.0

g. Framework Django 12

C. Kerangka Penelitian

Kerangka penelitian ini akan mengambarkan permasalahan dari awal yang

akan diteliti hingga mencapai hasil yang akan diperoleh. Kerangka penelitian

dapat dilihat pada Gambar 2.

Gambar 2. Kerangka Penelitian.

Berikut ini penjelasan dari masing-masing tahap pada Gambar 3, yaitu:

1. Permasalahan Penelitian

Permasalahan pada penelitian ini yaitu menyelesaikan pencarian multi teks

menggunakan Algoritma Knuth-Morris-Pratt. Pada sistem sebelumnya,

pencarian kata kunci hanya berpacu pada kata kunci tersebut, artinya kata

kunci yang diketik oleh pengguna dianggap satu buah pattern. Sedangkan

pada nyatanya, kata kunci yang diketik oleh pengguna besar kemungkinan

terdiri dari banyak kata. Misalnya pada pencarian “makan daging”, pada

sistem sebelumnya kata kunci tersebut dianggap satu buah pattern yang

31

akan dicocokkan ke dalam database Hadis. Namun semestinya kata kunci

tersebut terdiri dari dua buah kata. Contoh lain jika mencari dengan kata

kunci “makan daging sambil berdiri menggunakan tangan kiri”, sangat

besar kemungkinan data tidak ditemukan di dalam database Hadis, karena

sistem menganggap kata kunci tersebut sebagai satu pattern. Oleh sebab itu

peneliti ingin mengembangkan sistem pencarian tersebut agar bisa

memaksimalkan hasil pencarian menggunakan algortima string matching

yang sama.

2. Analisis Pendekatan

Analisis pendekatan dilakukan untuk menemukan solusi dari permasalahan

yang dihadapi. Pendekatan yang dilakukan dengan menggunakan metode

algoritma Knuth-Morris-Pratt. Salah satu algoritma string matching yang

sering dipakai untuk menemukan suatu pattern dalam teks. Algortima ini

bekerja melakukan pencarian pattern dari kiri ke kanan.

3. Identifikasi Masalah

Identifikasi masalah merupakan tahapan yang akan dikerjakan dalam

pengembangan sistem pencarian menggunakna algortima Knuth-Morris-

Pratt pada tujuh kitab Hadis. Tahap permasalahan penelitian dan analisis

pendekatan melandasi pertimbangan untuk mengidentifikasi masalah.

Selanjutnya saat masalah sudah teridentifikasi dilakukan pemecahan

masalah.

32

4. Pengajuan Solusi

Tahap pengajuan solusi berlandaskan identifikasi masalah yang telah

dijabarkan. Solusi-solusi akan diberikan untuk menyelesaikan masalah

yang ada.

5. Validasi

Validasi merupakan tahap terakhir dari kerangka penelitian. Algoritma

string matching Knuth-Morris-Pratt diimplementasikan ke dalam sistem

pencari. Selain itu dilakukan juga tahap pemecahan kata kunci menjadi

beberapa kata inti.

D. Tahapan Penelitian

Penelitian ini dilakukan beberapa tahap yaitu analisis kebutuhan, studi literatur,

pengumpulan data, implementasi, dan pengujian. Tahapan penelitian dapat

dilihat dari Gambar 3.

Gambar 3. Tahap Penelitian.

33

Berikut ini penjelasan dari masing-masing tahapan, yaitu:

1. Analisis Kebutuhan

Analisis kebutuhan merupakan cara untuk mengidentifikasi,

mengumpulkan studi literatur mengenai metode-metode string matching

khusus Algortima Knuth-Morris-Pratt.

2. Studi Literatur

Penelitian ini mengumpulkan data dan informasi yang dibutuhkan oleh

sistem, melihat kekurangan sistem yang sudah ada, dan menyesuaikan

sistem dengan kebutuhan pengguna berdasarkan data yang telah diperoleh.

3. Pengumpulan Data

Penelitian ini mengambil data Hadis dari Al-Islam dan Hadis Bot yang

telah disusun di dalam database oleh Desy Kartika Sari. Data korpus yang

digunakan mengambil dari sampel Hadis Indonesia berdasarkan perawi

masing-masing.

4. Implementasi

Implementasi ialah tahap dalam menenerapkan algoritma Knuth-Morris-

Pratt kedalam bahasa pemrograman Python. Penerapan algorima ini

berdasarkan cara kerja yang terjadi pada algortima Knuth-Morris-Pratt.

5. Pengujian

Tahap pengujian merupakan tahap akhir dari tahap-tahap yang sudah

dilalui sebelumnya. Proses pencarian menggunakan algoritma Knuth-

Morris-Pratt diukur dari hasil yang ditampilkan dari proses tersebut. Proses

34

melakukan split kata kunci, lalu melakukan pencarian teks ke dalam

database, dan kembali menampilkannya dihasil pencarian.

E. Implementasi Algoritma Knuth-Morris-Pratt

Algoritma Knuth-Morris-Pratt memiliki dua tahapan dalam melakukan

pencarian. Tahap pertama adalah Pre-Processing the Pattern. Tahap kedua

yaitu Searching the Pattern. Pre-Processing the Pattern merupakan tahapan

yang dibutuhkan sebelum melakukan pencarian utama string. Tahap ini

mencari nilai dari pergeseran suatu pattern. Nilai pergeseran pattern ini

dibutuhkan dalam melakukan pencarian string pada tahap kedua. Tahap inilah

yang menentukan berapa banyak perpindahan pattern dari kiri ke kanan.

Sedangkan tahap Searching the Pattern merupakan tahapan utama dalam

melakukan pencarian pattern dari suatu teks. Tidak seperti Naive Algorithm,

dimana proses pergeseran pola dengan cara satu per satu, Knuth-Morris-Pratt

Algorithm menggunakan nilai dari longest prefix suffix atau lps[] untuk

memutuskan besar pergeseran. Proses algoritma dijelaskan seperti berikut ini:

1. Pre-Processing Algorithm

Pada bagian preprocessing, nilai lps[] dihitung dengan melacak panjang

dari nilai awalan dan akhiran suatu pattern. Nilai tersebut didapat

menggunakan variabel len. Nilai 0 diinisialisasi untuk lps[0] dan len. Kode

program dari Pseudocode Pro-Processing ditunjukkan dalam Kode

Program 1.

35

procedure computeLPSArray(

input pattern : array of string pattern,

input panjangPattern : integer,

input lps : array[0..m] of integer)

Deklarasi:

len : 0

lps[0]

i : 1

Deskripsi:

While (i < panjangPattern):

If (pattern[i] == pattern[len])

len := len + 1

lps[i] := len

i := i + 1

Else

If (Len != 0)

len = lps[len-1]

Else

lps[i] = 0

i := i +1

Endif

Endif

Endwhile

Kode Program 1. Pseudocode Pre-Processing.

Ilustrasi pencarian nilai lps[] dari pattern “AAAA” dapat dilihat melalui

beberapa tahapan, yaitu:

Tahap pertama, len = 0 dan i = 0. Lps[0] selalu bernilai 0. Lalu pindah i =

1.

Tahap kedua, len = 0 dan i = 1. Karena pat[len] sama dengan pat[i], maka

nilai len dinaikkan, sehingga menjadi len=1. Selanjutnya nilai lps[i]

disimpan, lalu nilai i dinaikan menjadi i = 2. Didapatkan nilai lps[1] = 1.

Tahap ketiga, len = 1 dan i = 2. Karena pat[len] sama dengan pat[i], maka

nilai len dinaikkan, sehingga menjadi len=2. Selanjutnya nilai lps[i]


36

Tahap keempat, len = 2 dan i = 3. Karena pat[len] sama dengan pat[i],

maka nilai len dinaikkan, sehingga menjadi len=3. Selanjutnya nilai lps[i]


Berdasarkan pencarian nilai lps[] di atas, didapatkan bahwa pattern

“AAAA” memiliki nilai lps[] = [0,1,2,3].

2. Searching The Pattern

Tahap Searching the Pattern merupakan tahap utama dalam pencarian

string. Dalam tahap ini, nilai lps[] berperan untuk memutuskan posisi

pergeseran selanjutnya. Kode program Searching the Pattern dapat dilihat

melalui Kode Program 2.

procedure KMPSearch(input pattern : array,

input text :array)

Deklarasi:

M , N, j, i : integer

lps , hasil : array of result

Deskripsi:

M := length of pattern

N := length of text

lps := [0]*M

j := 0

computeLPSArray(pattern, M, lps)

i := 0

While (i < N):

If (pattern[i] == pattern[len])

i := i + 1

j := j + 1

IF (j == M)

insert to hasil i-j

j := lps[j-1]

Else If (i < N and pat[j] != txt[i])

if j != 0:

j := lps[j-1]

else:

i := i + 1

Endif

Endif

Endwhile

Kode Program 2. Pseudocode Searching the Pattern

37

Proses pencarian pattern dimulai dengan membandingkan pat[j] dengan

nilai j = 0. Selanjutnya karakter txt[i] dan pat[j] terus dilakukan

pencocokan dengan terus menambah nilai i dan nilai j. Saat terjadi

ketidakcocokan, pasti diketahui nilai pat[0..j-1] dan nilai txt[0..i-1] dan

nilai j akan mengalami kenaikan jika terjadi kecocokan. Berikut ilustrasi

proses pencarian pattern di suatu teks yang ada.

Tabel 1. Pencocokan Pattern ke dalam Text

Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Text A A A A A B A A A B A

Index 0 1 2 3

Pattern A A A A

Tabel 1 menunjukkan inisialisasi Text dan Pattern. Text mengilustrasikan

teks yang berada di dalam database. Sedangkan Pattern mengilustrasikan

kata kunci yang ingin dicari atau dicocokkan ke dalam teks. Berdasarkan

tahap Pre-Processing sebelumnya, nilai lps[] adalah [0, 1, 2, 3].

Tabel 2. Mencocokkan Pattern ke Text pada indeks 0

Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A

Tabel 2 menunjukkan perbandingan karakter Pattern dan karakter pada

Text. Pattern indeks 0 atau pat[0] dicocokkan dengan Text indeks ke 0 atau

txt[0]. Setelah dicocokkan, diketahui bahwa kedua karakter cocok. Lalu

lanjut ke indeks i = 1 dan j = 1.

38


Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A






Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A

Tabel 4. menunjukkan perbandingan karakter Pattern dan karakter pada





Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A



39

txt[3]. Setelah dicocokkan, diketahui bahwa kedua karakter cocok. Saat

Pattern sama dengan Text, maka nilai indeks disimpan ke dalam variabel

List. Setelah itu nilai j direset dengan cara j = lps[j - 1] . Sehingga nilai j

berubah menjadi 3, karena lps[4-1] = 3.

Tabel 6. Mencocokkan Pattern ke Text pada i = 4 dan j = 3

Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A




nilai i dan nilai j sama-sama dinaikkan menjadi i = 5 dan j = 4. Saat Pattern

sama dengan Text, maka nilai indeks disimpan ke dalam variabel List.

Setelah itu nilai j direset dengan cara j = lps[j - 1] . Sehingga nilai j berubah

menjadi 3, karena lps[4-1] = 3.


Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A



txt[5]. Setelah dicocokkan, diketahui bahwa kedua karakter tidak cocok.

40

Diketahui nilai j > 0, sehingga nilai j direset dengan cara j = lps[j - 1] .

Sehingga nilai j berubah menjadi 2, karena lps[3-1] = 2.


Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A







Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A






41


Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A




Diketahui nilai j = 0, sehingga nilai i dinaikkan menjadi i = 6.


Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A






Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A



42




Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A






Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A






43


Index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Index 0 1 2 3

Text A A A A




Window telah berada pada ujung teks, maka tak ada lagi proses pergeseran.

Contoh di atas merupakan ilustrasi proses Searching the Pattern di dalam

suatu text berdasarkan perhitungan indeks pada Pattern dan juga Text

dengan melibatkan nilai lps[].

F. Implementasi Spelling Corrector

Speling Corrector merupakan proses yang digunakan untuk melakukan koreksi

kesalahan pengetikan. Norvig Spell Corrector merupakan metode koreksi

penulisan teks yang dikembangkan oleh Peter Norvig pada tahun 2007. Metode

ini menerapkan Teori Bayes untuk menghitung jumlah peluang kata yang

terdapat di dalam sebuah korpus. Berikut cara kerja dari Norvig Spell

Corrector.

1. Selection Mechanism

Selection Mechanism merupakan mekanisme untuk seleksi kata yang

berdasarkan pada beberapa kandidat kata dan peluang munculnya kata

44

dalam suatu korpus. Sehingga didapatkan kandidat dengan probabilitas

gabungan tertinggi. Hal ini ditunjukkan pada Kode Program 3.

Algoritma Selection_Mechanism

{Mencari nilai tertinggi dari suatu probabilitas kata}

Deklarasi:

word : string

peluang : double

Deskripsi:

read(word)

read(corpus)

P := word / count of word in corpus

max := max value of (word, P)

write(max)

Kode Program 3. Psedocode Selection Mechanism

2. Candidate Model

Candidate Model adalah proses pencarian kandidat kata yang berdekatan

dengan kata yang dicari. Proses tersebut dilakukan dengan deletion

(menghapus satu huruf), transposition (menukar dua huruf yang

berdekatan), replacement (mengubah satu huruf ke huruf lain), insertion

(menambah huruf). Pseudocode dapat dilihat pada Kode Program 4.

Algoritma Candidate_Model

{Mencari pencarian kandidat kata}

Deklarasi:

letter, word, splits, deletes, transposes, replaces,

inserts : string

Deskripsi:

read(letters)

splits := [(word[:i], word[i:]) for i in length of

word +1]

deletes := [L + R[1:] for L, R in splits if R]

transposes = [L + R[1] + R[0] + R[2:] for L, R in

splits if len(R)>1]

replaces = [L + c + R[1:] for L, R in

splits if R for c in letters]

inserts = [L + c + R for L, R in

splits for c in letters]

write(set(deletes + transposes + replaces + inserts))

Kode Program 4. Pseudocode Candidate Model

45

3. Language Model

Pada proses ini, dihitung probabilitas kata dalam suatu korpus

menggunakan Teori Bayes. Data di dalam korpus dipecah menjadi satu

suku kata, lalu kata tersebut masing-masing dicari berapa banyak

kemunculan kata dengan konsep peluang. Pseudocode dapat dilihat pada

Kode Program 5.

Algoritma Language_Model

{Mencari Estimasi Peluang Kata}

Deklarasi:

words : string

p : double

Deskripsi:

read(words)

length := length of words

P := words/length

write(P)

Kode Program 5. Pseudocode Language Model

G. Pengujian

Pengujian yang dilakuan terdapat dua bagian. Bagian pertama untuk menguji

fungsi sistem, interface, database, atau kesalahan berkaitan dengan kinerja

sistem menggunakan Black Box Testing. Bagian kedua untuk menguji akurasi

dari Norvig Spelling Corrector atau pengecekan kesalahan penulisan suatu kata

kunci. Pengujian dilakukan untuk mencari persentase keakuratan dengan cara

membandingkan hasil dari spell corrector dengan hasil sesungguhnya yang

ingin dicapai oleh pengguna.

46

H. Term Frequency

Term Frequency merupakan metode untuk melakukan perhitungan bobot pada

suatu kasus dalam temu kembali informasi. Frekuensi akan dihitung pada term

dalam suatu dokumen yang bersangkutan. Semakin banyak jumlah

kemunculan suatu term pada suatu dokumen, maka akan semakin besar

bobotnya. Term Frequency yang digunakan adalah dengan menggunakan

metode logaritmik. Logaritmik dipilih untuk menghindari dominansi dokumen

yang mengandung sedikit term namun mempunyai frekuensi yang tinggi.

Rumus dari Term Frequency Logaritmik yaitu:

𝑇𝐹 = 1 + 𝐿𝑜𝑔10 (𝐹𝑡, 𝑑), 𝐹𝑡𝑑 > 0

atau

𝑇𝐹 = 0, 𝐹𝑡𝑑 = 0

Keterangan:

TF : Term Frequency

Ftd : Nilai frekuensi term (t) pada dokumen (d)

Nilai kemunculan term bernilai nol (0) jika tak ada kemunculan pada suatu

dokumen. Namun jika terdapat kemunculan term, maka digunakan pada rumus

logaritmik tersebut.

104

V. SIMPULAN DAN SARAN

A. Simpulan

Simpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil penelitian pengembangan

sistem pencarian multi teks pada tujuh Kitab Hadis menggunakan Algortima

Knuth-Morris-Pratt ialah sebagai berikut:

1. Sistem pencarian multi teks pada tujuh Kitab Hadis menggunakan

Algortima Knuth-Morris-Pratt telah berhasil dikembangkan.

2. Sistem pencarian hadis sudah dapat mendeteksi dan memperbaiki

kesalahan pengetikan pada kata kunci yang diketik oleh pengguna

menggunakan Norvig Spelling Corrector.

3. Sistem pencarian yang dikembangkan menggunakan framework Django ini

menghasilkan hasil pencarian Hadis yang relevan dengan kata kunci

berdasarkan pengujian yang telah dilakukan.

4. Sistem pencarian hadis yang mengusung tampilan sederhana tersebut

memerlukan waktu pencarian yang jauh lebih lama dibandingkan dengan

sistem yang telah dikembangkan sebelumnya.

5. Sistem kompatibel di beberapa browser dan dapat diakses tanpa menemui

kendala di dalam sistem.

105

B. Saran

Saran yang dapat peneliti berikan terkait dengan penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1. Mengembangkan sistem pencarian hadis menggunakan Algoritma String

Matching yang berbeda, sehingga mendapatkan perbandingan hasil yang

diperoleh dari masing-masing penelitian.

2. Mengembangkan sistem pencarian dengan menggunakan metode Spelling

Correction yang berbeda.

106

DAFTAR PUSTAKA

Agustina, S. 2018. Optimasi Pencarian Hadis Dalam Empat Kitab Hadis. Skripsi.

Lampung: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas

Lampung.

Ambika, K.P., Ramesh, U., Saravanan, K., dan Peter, J.H. 2013. An Enhanced

Version of Pattern Matching Algorithm using Bitwise XOR Operation.

International Journal of Computer Applications. 68(23): 24-29.

APJII. 2017. Penetrasi & Perilaku Pengguna Internet Indonesia. Jakarta: Asosiasi

Penyelenggara Jasa Internet Indonesia.

Ariani, R., dan Shalahudin, M. 2011. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat

Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Modula.

Azwar, S. 2011. Sikap manusia Teori dan Pengukurannya 2nd edition. Yogyakarta:

Pustaka Pelajar.

Broder, A. 2002. A Taxonomy of Web Search. IBM Research. 36(2): 5-6.

Charras, C., dan Lecroq, T. 2004. Handbook of Exact String-Matching Algorithms.

King’s College London Publications.

Connolly, T., dan Begg, C. 2005. Database Systems A Practical Approach to

Design, Implementation, and Management Fourth Edition. Boston: Pearson

Education.

Delisle, M. 2008. Mastering phpMyAdmin 2.11 for Effective MySQL Management.

Birmingham: Packt Publishing.

Dennis, A., Wixom, B.H., dan Tegarden, D. 2012. Systems Analysis and Design

with UML 4th Edition. John Wiley and Sons.

Dyer, R.J. 2015. Learning MySQL and MariaDB: Heading in the Right Direction

with MySQL and MariaDB. UK: O’Reilly Media.

Hackett, C., Stonawski, M., Connor, P., dan Skirbekk, V. 2015. The Future of

World Religions: Population Growth Projection. Pew Research Center.

Holovaty, A., Moss, J.K. 2006. The Definitive Guide to Django: Web Development

Done Right. United States: Apress.

Islamiah, M.P. 2014. Tata Kelola Teknologi Informasi (IT Governance)

Menggunakan Framework Cobit 5: Studi Kasus Dewan Kehormatan

107

Penyelenggara Pemilu (DKPP). Skripsi. Jakarta : Universitas Islam Negeri

Syarif Hidayatullah.

Jogiyanto, H.M. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi: Pendekatan

terstruktur teori dan praktis aplikasi bisnis. Yogyakarta: Andi.

Kadir, A. 2014. Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Yogyakarta: Andi.

Knuth, D.E., Morris, J.H., dan Pratt, V.R. 1977. Fast Pattern Matching In String.

Siam J. Comput. 6(2): 323-349.

Kustiyahningsih, Y., dan Anamisa, D.R. 2011. Pemrograman Basis Data Berbasisi

Web Menggunakan PHP Dan MySQL. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Mandala, R. 2006. Evaluasi Efektifitas Metode Machine-Learning Pada Search-

Engine. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi.

Mandala, R., dan Waruwu, F.T. 2016. Perbandingan Algoritma Knuth-Morris-Pratt

dan Boyer Moore Dalam Pencocokan String Pada Aplikasi Kamus Bahasa

Nias. Jurnal Ilmiah INFOTEK. 1(1): 1-7.

Miller, B.N. 2008. Java For Python Programmer. United States:

Creativecommons.

Norvig, P. 2007. How to write a spelling corrector. Web Page, Visited October 28th

2018, Available http://norvig.com/spell-correct.html.

Purbasari, I.Y. 2007. Desain dan Analisis Algoritma. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Purwanto, E.B. 2008. Perancangan dan Analisis Algoritma. Yogyakarta: Graha

Ilmu.

Pressman, R. 2010. Software Engineering: A Practioner’s Approach, Seventh

Edition. McGraw-Hill: New York.

Rahim, R., Zulkarnain, I., dan Jaya, H. 2017. A review: search visualization with

Knuth Morris Pratt algorithm. International Conference on Technology and

Engineering.

Sari, D.K. 2018. Pengembangan Sistem Pencarian Pada Tujuh Kitab Hadis

Menggunakan Algoritma Knuth-Morris-Pratt. Skripsi. Lampung: Fakultas

matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung.

Sarno, R., Anistyasari, Y., dan Fitri, R. 2012. Semantic Search. Yogyakarta: Andi.

Schwab, K. 2016. The Fourth Industrial Revolution. Geneva: World Economic

Forum.

Seymour, T., Fransvog, D., dan Kumar, S. 2011. History Of Search Engines.

International Journal of Management & Information Systems. 15(4): 47-48.

Sidi, J.P. 2017. Pengembangan Sistem Pencarian Informasi Pada Hadits Riwayat

Bukhari. Skripsi. Lampung: Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan

Alam, Universitas Lampung.

http://norvig.com/spell-correct.html

108

Sugono, D. 2008. Kamus Bahasa Indonesia. Jakarta: Pusat Bahasa Departemen

Pendidikan Nasional.

Stackoverflow. 2018. Developer Survey Results. Web Page, Visited October 28th

2018, Available https://insights.stackoverflow.com/survey/2018.

Whitten, J.L., Bentley, L.D., dan Dittman, K.C. 2004. Systems Analysis and Design

Methods. Yogyakarta: Penerbit Andi.

Yakub. 2012. Pengantar Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Ziyadurrahman, R. 2018. Pengembangan Sistem Perbandingan Pencarian Hadis

Dengan Dan Tanpa Index Pada Sistem Pencarian Hadis Riwayat Imam Malik

Dan Bukhari. Skripsi. Lampung: Fakultas Matematika Dan Ilmu

Pengetahuan Alam, Universitas Lampung.

Zen, E.S., dan Khairiyah, N.. 2014. Pendidikan Agama Islam Dan Budi Pekerti:

Kelas X. Jakarta: Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan.

Zhu, W., Xu, H., Wang, M., dan Rong, L. 2012. U.S. Patent No. 8,176,419.

Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.

https://insights.stackoverflow.com/survey/2018

Documents

PENGEMBANGAN SISTEM PENCARIAN MULTI TEKS PADA …digilib.unila.ac.id/55798/3/SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf · sistem pencarian hadis ini memiliki fitur memperbaiki kesalahan ejaan